[发明专利]基于流形深度学习和极限学习机的图像集分类系统及方法在审
| 申请号： | 201811503359.5 | 申请日： | 2018-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN109615005A | 公开（公告）日： | 2019-04-12 |
| 发明（设计）人： | 雷方元;戴青云;蔡君;赵慧民;刘勋 | 申请（专利权）人： | 广东技术师范学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人： | 肖平安 |
| 地址： | 510665 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于流形深度学习和极限学习机的图像集分类系统及方法，其特征在于包括流形层，转换层，正交层，投影层，池化层，ELM层和输出层。其方法先用流形层将输入图像中的同一目标对象的多视图子集表示为格拉斯曼流形中的一个点，其次转换层通过线性映射将格拉斯曼流形中的正交矩阵转换为低维矩阵，第三正交层将低维矩阵形成格拉斯曼流形，第四通过投影层将格拉斯曼流形映射到欧氏空间，而后通过池化层融合不同训练分支的数据，同时降低数据特征映射的复杂性并控制训练的过拟合，最后通过ELM层训练并把训练的结果输出。本发明的网络结构相对简单并且更加有效，其不仅在精度上更加准确，而且在学习速度和测试速度上可实现实时在线。 | ||
| 搜索关键词： | 格拉斯曼流形 流形 极限学习机 分类系统 投影层 图像集 转换层 映射 池化 低维 正交 矩阵 矩阵形成 目标对象 欧氏空间 实时在线 输入图像 数据特征 网络结构 线性映射 正交矩阵 子集表示 输出层 拟合 学习 测试 输出 融合 转换 | ||
【主权项】：
1.基于流形深度学习和极限学习机的图像集分类系统，其特征在于：主要依次包括将输入图像中的同一目标对象的多视图子集表示为格拉斯曼流形中的一个点的流形层，通过线性映射将流形层中输入的格拉斯曼正交矩阵处理成新的低维矩阵的转换层，正交层，将流形的非欧氏空间中的格拉斯曼流形映射到欧氏空间的投影层，用于融合不同训练分支数据的池化层，用于加快网络训练并避免梯度下降迭代训练的ELM层，以及用于把训练结果输出的输出层；所述池化层还用于融合来自不同训练分支的数据，同时还用于降低格拉斯曼数据特征映射的复杂性并控制训练的过拟合。
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